在R中,使用delta方法估计线性回归的截距标准误差可以通过以下步骤完成:
lm()
函数拟合线性回归模型。vcov()
函数计算模型的方差-协方差矩阵。下面是一个示例:
# 生成模拟数据
set.seed(123)
n <- 100
x <- runif(n, min = 0, max = 10)
y <- 2 + 3 * x + rnorm(n, mean = 0, sd = 1)
# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x)
# 计算方差-协方差矩阵
vcov_matrix <- vcov(model)
# 提取截距的方差
intercept_variance <- vcov_matrix[1, 1]
# 计算截距的标准误差
intercept_se <- sqrt(intercept_variance)
# 输出截距的标准误差
print(intercept_se)
这将输出截距的标准误差。请注意,这个示例使用了模拟数据。在实际应用中,您需要使用您自己的数据集。
另外,您还可以使用summary()
函数直接获取截距的标准误差:
summary(model)$coefficients[1, "Std. Error"]
这将输出与上面相同的结果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云